Geoffrey Hinton: 人類曆史上唯一獲得圖靈獎和諾貝爾物理學獎的科學家

傑弗裏·辛頓（Geoffrey Hinton）在人工智能領域的貢獻不可忽視，他是迄今為止人類曆史上唯一獲得圖靈獎和諾貝爾物理學獎的科學家。下麵是他的主要人生經曆。

1. 1947年-1970年: 生於1947年12月6日。青少年時期開始在自然科學、藝術史、哲學和實驗心理學等專業間學習。
2. 1970年: 22歲，獲得劍橋大學實驗心理學學士學位。
3. 1976年: 29歲，成為蘇塞克斯大學認知科學研究項目的研究員。
4. 1978年: 31歲，獲得愛丁堡大學人工智能博士學位。
5. 1978年至1980年: 31至33歲，擔任卡內基梅隆大學助理教授。
6. 1986年: 39歲，與其他作者發表關於反向傳播算法的論文，奠定了深度學習的基礎。
7. 1987年：40歲，因對美國軍事資金的抵製決定移居加拿大，並在多倫多大學任教。
8. 1992年: 45歲，發表有關神經網絡的科普文章，介紹神經網絡的應用。
9. 2012年: 64歲，創辦DNNresearch。
10. 2013年: 65歲，加入穀歌。
11. 2019年: 71歲，獲得圖靈獎，表彰其在深度學習領域的貢獻。
12. 2023年: 75歲，因對人工智能的擔憂，宣稱感到痛悔。
13. 2024年: 76歲，獲得諾貝爾物理學獎。

 

其中他與穀歌的合作以及與百度的競拍事件尤為引人注目。該故事展示了科技巨頭之間激烈的競爭，以及辛頓本人在這一過程中所做的關鍵決策。

 

DNNresearch的成立與早期發展

在2012年，辛頓與他兩位博士生亞曆克斯·克裏熱夫斯基（Alex Krizhevsky）和伊利亞·蘇茨克維爾（Ilya Sutskever）共同創立了DNNresearch，旨在推動深度學習和卷積神經網絡（CNN）的研究。DNNresearch以其在圖像識別和計算機視覺領域的突破性成就吸引了廣泛關注，尤其是在2012年的ImageNet比賽中，他們的AlexNet模型大幅提升了圖像分類的準確性，從而引發了深度學習熱潮。

 

穀歌與百度的競拍戰

隨著DNNresearch的成功，多個科技巨頭為獲得其團隊的專業知識而展開了激烈的競拍。在這一競拍中，參與的公司包括穀歌、百度、微軟和DeepMind。故事的開始是在2013年初，辛頓決定通過拍賣方式來尋找最佳的合作夥伴，以確保DNNresearch能夠獲得持續的支持與發展。

 

競拍是通過Gmail進行的，各家公司遠程提交競標，每次出價的增加額不得少於100萬美元。辛頓的決策引發了科技界的極大關注，各參與方皆意識到競標的真正目標是辛頓及其團隊，而非僅僅是DNNresearch這家公司。辛頓認為，競拍的方式能夠讓他確保團隊的能力能夠被認可，且同時又能獲得合適的資金支持。

 

在競拍初期，百度展示了其對辛頓團隊的極大興趣，細心地處理了投標事宜。百度的高管餘凱負責初期的競拍，當價格攀升至2400萬美元時，競拍的控製權轉移至一位來自北京的高管，後者表現出願意為團隊支付更高的價格，甚至把出價抬高至3500萬美元。當時，百度的目標是將辛頓及其團隊招入公司，以期在人工智能領域中獲得更大的競爭優勢。

 

競拍高潮與穀歌的勝利

就在出價逐漸升高的同時，辛頓團隊的價值在各公司之間被不斷提升。競標的高潮出現在穀歌以4400萬美元的高價勝出時，辛頓的決定並沒有給其他公司繼續舉牌的機會。盡管百度努力提高報價，但最終未能阻擋穀歌的成功競標。

 

辛頓在回顧這一事件時表示，穀歌是他認為最適合深度學習研究的歸宿。辛頓認為，穀歌不僅提供了所需的資源，還有強大的計算能力，能夠支持之後的研究工作。這一合約不僅讓辛頓及其團隊得以留在最前沿技術的舞台上，也讓整個AI行業感受到深度學習的潛力。

 

辛頓在穀歌的成就與挑戰

自2013年加入穀歌後，辛頓帶領著DNNresearch團隊，繼續在深度學習領域進行開創性研究。他們開發了多種神經網絡模型，推動了智能語音識別、圖像分類和自然語言處理等技術的發展。辛頓曾表示：“2012年我們創造的神經網絡技術改變了機器看待世界的方式。”在穀歌的十年裏，辛頓不僅為推動深度學習技術的進步做出了巨大貢獻，還培養了許多年輕的研究者。

 

然而，伴隨技術的發展，辛頓也對人工智能的潛在風險產生了深刻的擔憂。他在2023年辭去了穀歌的職務，以便能自由探討AI的倫理和安全問題。辛頓在公開場合中表示，他對創造的技術感到遺憾，擔心其可能被用於錯誤的目的，導致不可逆轉的後果。

 

在競標與合作的故事中，傑弗裏·辛頓不僅展示了一位科學家的創新精神，更反映了在快速發展的科技行業中，資源的爭奪與技術的價值如何深刻影響著未來走向。這場涉及百度與穀歌的競拍戰，成為了人工智能行業曆史上的一段重要插曲，也為未來科技的發展帶來了深遠的影響。

 

家族背景的影響

傑弗裏·辛頓（Geoffrey Hinton）的家族背景和個人經曆為他的職業生涯鋪墊了獨特的基礎。他的家族有著深厚的學術傳統，這種傳統和他日後的選擇密切相關。

 

傑弗裏·辛頓於1947年出生在英國倫敦的溫布爾登，他的家族有著豐富的知識傳承，這對他的成長和職業選擇產生了深遠影響。辛頓的父親霍華德·埃弗雷斯特·辛頓是一位著名的昆蟲學家，母親則極力鼓勵他追求知識和學術發展。辛頓的母親對他進行了兩種選擇的教育：“要麽成為學者，要麽成為失敗者”。

 

辛頓的家族不僅僅限於昆蟲學，家族中還有多位偉大的學者和科學家，包括數學家瑪麗·埃弗雷斯特·布爾和邏輯學家喬治·布爾。他們的工作為現代計算機科學奠定了基礎；而喬安·辛頓，傑弗裏的表妹，則是曼哈頓計劃中為數不多的女性科學家之一，這樣的家族背景無疑為辛頓的學術追求提供了源源不斷的動力。

 

木匠的經曆

在開始攻讀博士學位之前，傑弗裏·辛頓曾短暫地從事木匠工作。他這一選擇源於尋求更為實際的滿足感，然而，內心深處對人工智能的興趣始終未曾減弱。辛頓在木匠工作期間，雖然離開了學術界，但他很快意識到自己的真正激情在於研究與探索，於是在1972年轉身回到學術界，進入愛丁堡大學攻讀人工智能的博士學位。

 

影響他的時間節點和人物

辛頓的職業生涯曆程中有幾個重要的時間節點以及人物對他的影響至關重要。

 

1. 學術啟蒙: 在劍橋大學，辛頓嚐試了多個學科，包括生理學、哲學和物理學，最終獲得實驗心理學學位。此時，他的多元學科背景為他後來的研究提供了豐富的知識支持。

 

2. 博士學習: 辛頓在愛丁堡大學的博士生涯中，盡管他的導師一直勸他改變研究方向，但辛頓始終堅持探索神經網絡等非傳統計算模型。這種堅持最終導致了他在神經網絡領域的重要突破。

 

3. 職業生涯初期: 在獲得博士學位後，辛頓曾經曆短暫的木匠生涯來追求更多的實際成就，但很快便重新回到學術界，專注於人工智能的研究。1982年，他加入卡內基梅隆大學的教職，與心理學家大衛·魯梅哈特（David Rumelhart）和計算機科學家羅納德·威廉姆斯（Ronald J. Williams）共同開發反向傳播算法，並於1986年發表了一篇重要論文，奠定了多層神經網絡發展的基礎。

 

1987年，辛頓因對美國軍事資金的抵製決定移居加拿大，並在多倫多大學任教。他在1998年創辦了加茨比計算神經科學研究所，繼續致力於神經網絡及其應用的研究。 

 

深度學習的突破

在2012年，辛頓和他的兩位研究生亞曆克斯·克裏熱夫斯基（Alex Krizhevsky）和伊利亞·蘇茨克維爾（Ilya Sutskever）共同開發了名為AlexNet的八層神經網絡程序，該程序在ImageNet大賽中表現卓越，成功識別圖像，超越了當時最優技術40%以上的準確率。這一成就被廣泛認為是深度學習領域的重大突破，進一步推動了人工智能的研究與應用。

 

最終，這些經曆不僅塑造了辛頓的科研軌跡，也使他成為了當今人工智能領域最具影響力的人物之一，他所推動的深度學習技術革命改變了無數領域的未來。辛頓的家族遺產、個人職業經曆，以及他所遇到的關鍵人物，都在其中扮演了不可或缺的角色。